Analyse und Modellierung von gruppenbasierter Kommunikation in Internetanwendungen für verbessertes Edge Caching
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Gruppenbasierte Kommunikation, bei der eine Gruppe von Nutzern untereinander kommuniziert, ist ein Kommunikationsparadigma, das im Internet immer beliebter wird. Internetanwendungen, z. B. Mobile Instant Messaging (MIM) Anwendungen wie WhatsApp oder Signal, erweitern durch Gruppenkommunikation die klassischen Internet-Kommunikationsmodelle (eins-zu-eins, eins-zu-viele), was für eine große Nutzerbasis sorgt. Das Kommunikationsverhalten ändert sich bei der Gruppenkommunikation zum Beispiel dadurch, dass sich die Kommunikation durch die große Anzahl Teilnehmer beschleunigt und gesendete Deutsche Forschungsgemeinschaft Daten für alle Empfänger dupliziert werden. In diesem Projekt wurde gruppenbasierte Kommunikation und deren Einfluss auf Kommunikationsnetze analysiert und modelliert. Da große Datenmengen bei der Gruppenkommunikation eine Belastung – insbesondere für Mobilfunknetze – darstellen, können Netzbetreiber verschiedene Mechanismen einsetzen, um den Datenverkehr im Netz zu optimieren. Ein solcher Mechanismus ist das Edge Computing, also das Verarbeiten des Verkehrs am Rande des Netzes, wo er entsteht. Dadurch werden Zugriffszeiten für Nutzer verkürzt und das Kernnetz entlastet. Dies geschieht beispielsweise durch Edge Caching, also durch das Zwischenspeichern von Daten an geeigneten Stellen. Beim Edge Caching werden solche Caches direkt am Rand des Netzes, also nahe an den Nutzern liegenden Ressourcen der Netzbetreiber betrieben, z. B. an Basisstationen von Mobilfunkzellen in 5G-Netzen. Dadurch können Daten direkt aus dem Cache an alle Nutzer in der gleichen Mobilfunkzelle geliefert werden, ohne das gesamte Netz zu durchlaufen. Dies beschleunigt den Zugriff für Nutzer und reduziert die Datenmenge im Netz weiter. Eine direkte Device-to-Device (D2D) Übertragung, welche direkt zwischen den Endgeräten stattfindet, kann verwendet werden, wenn zwei Nutzer in unmittelbarer Nähe zueinander sind. Im Rahmen des Projekts wurde die Kommunikation in WhatsApp-Gruppenchats analysiert, der erzeugte Netzverkehr von MIM-Applikationen gemessen und modelliert und ein Framework für die detaillierte Simulation von MIM-Kommunikation implementiert. Die entstandenen Modelle für Gruppenkommunikation (Kommunikationshäufigkeit, Nachrichtentypen, Gruppenstruktur, Kontaktnetzwerk, Netzverkehr) wurden in das Framework integriert. Das Framework erlaubt eine realistische Bewegung der kommunizierenden Menschen unter Berücksichtigung echter Verkehrswege sowie die Umsetzung von Edge Caching und D2D bei realistischer Netzinfrastruktur. Das Simulationsframework kann genutzt werden, um die Leistungsfähigkeit von aktuellen und zukünftigen Edge Caching Mechanismen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass sich in einer dicht besiedelten und deshalb für Einsparungen bei der Gruppenkommunikation gut geeigneten Umgebung ein Einsparungspotenzial von über 10% des Nachrichten-aufkommens durch Edge Caching und ca. 1% durch D2D ergeben. Zusätzlich wurde mithilfe von subjektiven Studien der Einfluss von Gruppen auf die subjektive Wahrnehmung (Quality of Experience, QoE) von Gruppen-Videokonferenzen untersucht.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
-
Pandemic in the digital age: analyzing WhatsApp communication behavior before, during, and after the COVID-19 lockdown. Humanities and Social Sciences Communications, 9(1).
Seufert, Anika; Poignée, Fabian; Hoßfeld, Tobias & Seufert, Michael
-
Share and Multiply: Modeling Communication and Generated Traffic in Private WhatsApp Groups. IEEE Access, 11, 25401-25414.
Seufert, Anika; Poignée, Fabian; Seufert, Michael & Hoßfeld, Tobias
-
“WhatsApp Data Set.” Figshare dataset
Anika Seufert, Fabian Poignée, Tobias Hoßfeld, Michael Seufert
